Artificial Cognition: An emergent discipline to explain decision making in artificial neural networks

Alfonso Iglesias
Accenture Technology Consulting

(istock) ipopba.

(istock) ipopba.

Machine learning based on artificial neural networks has fueled the recent rise of artificial intelligence. However, it is not easy to explain the decision making of these models, which can lead to ethical, legal and technology adoption problems. Artificial Cognition takes advantage of the methods of cognitive science to explain the decision making of the most complex systems to interpret of artificial intelligence.

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Cognición Artificial: Una disciplina emergente para explicar la toma de decisiones de las redes neuronales artificiales

Alfonso Iglesias
Accenture Technology Consulting

(istock) ipopba.

(istock) ipopba.

El aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales ha propiciado el reciente auge de la inteligencia artificial. Sin embargo, no es fácil explicar la toma de decisiones de estos modelos, lo que puede conllevar problemas éticos, legales y de adopción de la tecnología. La Cognición Artificial aprovecha los métodos de la ciencia cognitiva para explicar la toma de decisiones de los sistemas más complejos de interpretar de la inteligencia artificial.

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Designing human-friendly cities

Eva Rosa Martínez (a), Pablo Coquillat Mora (b), Carmen Berenguer Forner (c)
(a) Dept. de Psicología Básica, Universitat de València, España
(b) Dept. de Urbanism, Universitat Politècnica de València, España
(c) Dept. de Psicología Evolutiva y de la Educación, Universitat de València, España

(Vecteezy) Werayuth Tessrimuang.

(Vecteezy) Werayuth Tessrimuang.

The physical space where personal and social life develops largely determines people’s wellbeing. According to the United Nations (2020), about 56.2% of people currently live in urban areas, and this figure is expected to grow to about 60.4% by 2030. Previous survey-based and experimental studies had shown the impact of urban design on intergenerational and social inclusion, crime prevention, and physical and mental health. Environmental Psychology and Neuroscience can provide evidence-based criteria for designing human-friendly cities by examining people’s experiences and behaviors in urban spaces.

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Diseño de ciudades amigables para los seres humanos

Eva Rosa Martínez (a), Pablo Coquillat Mora (b), Carmen Berenguer Forner (c)
(a) Dept. de Psicología Básica, Universitat de València, España
(b) Dept. de Urbanism, Universitat Politècnica de València, España
(c) Dept. de Psicología Evolutiva y de la Educación, Universitat de València, España

(Vecteezy) Werayuth Tessrimuang

(Vecteezy) Werayuth Tessrimuang.

El espacio físico donde se desarrolla la vida personal y social determina en gran medida el bienestar y la calidad de vida de las personas. De acuerdo con Naciones Unidas (2020) alrededor del 56.2% de las personas viven actualmente en áreas urbanas, y se espera que esa cifra aumente hasta un 60,4% en 2030. Estudios previos basados en metodología de encuestas y experimental han evidenciado el impacto del diseño urbano en la inclusión social e intergeneracional, la prevención de delitos, y la salud física y mental. La psicología ambiental y la neurociencia pueden proporcionar criterios basados en la evidencia para diseñar ciudades amigables para el desarrollo humano, analizando las experiencias y los comportamientos de las personas en los espacios urbanos.

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En la mente de GPT-3

Santiago Sánchez-Migallón Jiménez
Dept. de Filosofía I, Universidad de Granada, España

(cc) Santiago Sánchez-Migallón. Basado en imagen de Ramón y Cajal, dp.

(cc) Santiago Sánchez-Migallón. Basado en imagen de Ramón y Cajal, dp.

Desde la filosofía de la mente, analizamos el nuevo linaje de arquitecturas de redes neuronales profundas para procesamiento de lenguaje natural, centrándonos en el que es, quizá, el modelo más emblemático: GPT-3. Analizamos en qué medida estos algoritmos pueden contribuir al sueño de la inteligencia artificial: la consecución de una inteligencia artificial general.

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